(57)【要約】【課題】  多少の周期変動やノイズを含んでいても、高精度で判定することができる帯状体のロール疵検出方法およびその装置を提供する。【解決手段】  移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する帯状体のロール疵検出方法において、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像より抽出し、抽出した疵候補の座標から、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ信号波形を作成し、該信号波形の自己相関関数を演算し、その演算の結果から得られるピークを検出し、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定することにより、ロール疵を検出することを特徴とする帯状体のロール疵検出方法。【選択図】  図１  
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する帯状体のロール疵検出方法において、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像より抽出し、抽出した疵候補の座標から、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ信号波形を作成し、該信号波形の自己相関関数を演算し、その演算の結果から得られるピークを検出し、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定することにより、ロール疵を検出することを特徴とする帯状体のロール疵検出方法。
【請求項２】
移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する帯状体のロール疵検出方法において、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像より抽出し、抽出した疵候補からノイズを除去して疵候補を選別し、選別した疵候補の座標から、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ信号波形を作成し、該信号波形の自己相関関数を演算し、その演算の結果から得られるピークを検出し、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定することにより、ロール疵を検出することを特徴とする帯状体のロール疵検出方法。
【請求項３】
前記疵候補の選別に、特徴量を用いた識別法を使用することを特徴とする請求項２に記載の帯状体のロール疵検出方法。
【請求項４】
前記疵候補の選別に、画像を用いたパターンマッチング法を使用することを特徴とする請求項２に記載の帯状体のロール疵検出方法。
【請求項５】
前記疵候補の選別に、特徴量を用いた識別法と画像を用いたパターンマッチング法の双方を使用することを特徴とする請求項２に記載の帯状体のロール疵検出方法。
【請求項６】
前記ピーク検出が、高さが予め設定した閾値を超え、かつ、想定周期のうち、最小周期となるピークを選択することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の帯状体のロール疵検出方法。
【請求項７】
前記信号波形の作成から該信号波形の周期性の有無判定までの一連の処理が、帯状体の板幅方向に複数に分割した処理領域毎に処理されることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の帯状体のロール疵検出方法。
【請求項８】
前記複数の処理領域が、帯状体の板幅方向にラップ代を持って分割されることを特徴とする請求項７に記載の帯状体のロール疵検出方法。
【請求項９】
移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する自己相関関数を利用した帯状体のロール疵検出方法で、自己相関関数の入力信号として使用する信号波形の作成方法において、撮像画像より抽出した疵候補の座標を用いて疵候補のある部分を高さ１、疵候補のない部分を高さ０の矩形波で作成し、前記矩形の幅を想定されるロール疵の周期変動幅に設定することを特徴とする信号波形の作成方法。
【請求項１０】
移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する帯状体のロール疵検出装置において、帯状体の表面を撮像する撮像装置と、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像より抽出する手段と、抽出した疵候補の座標から、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ信号波形を作成する手段と、該信号波形の自己相関関数を演算する手段と、その演算の結果から得られるピークを検出する手段と、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定する手段を有する画像処理装置とから構成されることを特徴とする帯状体のロール疵検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、金属、プラスチックその他材料からなる帯状体を移動しながら、表面疵、特に周期的に発生するロール疵を光学的に検出する帯状体のロール疵検出方法およびその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
製品の品質を向上すべく、移動する帯状体の表面を光学的に検査する表面疵検査が広く行われている。
表面疵検査は、帯状体をこれの長手方向に送りながら、その表面を撮像装置で撮像し、画像処理によりこの撮像画像から疵候補を抽出し、最終的には、前記疵候補の位置、大きさ、形状、輝度、周期性などの特徴量または画像に基づいて、前記疵候補が有害か無害かを判定するものである。
例えば、鋼板などの圧延ラインにおいては、油、水滴、軽い汚れなどが鋼板表面に付着する場合が多くあり、これらの油等は最終製品の品質に影響がない限り、無害判定すべきものである。
一方、ロール疵、すなわち圧延ロールの表面に欠けや凹みが生じたり、異物が付着したりして、これが被圧延材に転写されて生じるロール疵は、該圧延ロールが回転するごとに、被圧延材の長手方向にロール周長に対応した周期で発生し続けるため、有害判定すべきものである。そして、通常このロール疵乃至その周期性が検出されたときは、アラームがオペレータに通報され、疵起因となる圧延ロールの交換作業が行われる。
このように圧延ラインを移動する鋼板表面には様々な疵や汚れ等が付着しているので、前記疵候補の中から、如何に精度よく、そして如何に迅速にロール疵乃至その周期性を検出するかは、表面疵検査の信頼性、ひいては製品の品質を向上させるための重要な要因となる。
【０００３】
従来、このロール疵の検出方法として、ロール疵の周期性に着目した検出方法が数多く提案されている。
例えば、この周期性を利用した最も簡単な方法は、ロール疵は被圧延材の長手方向にロール周長に対応する周期で発生するため、ロール周長と疵候補の間隔とを比較し、これが一致するならば、周期性があるとして、ロール疵が発生していると判定するものである。
しかし、実際の鋼板などの圧延工程においては、被圧延材の厚さばらつきに起因する圧下率の変動等に伴い、圧延ロールに生じた疵が常に一定のレベルで被圧延材に転写されるとは限らない。すなわち、一般に圧下率が小さいときは製品の品質に致命的なダメージを与えるようなロール疵は発生せず、また発生しても転写されるレベルが小さいときは、疵候補として抽出されない。
このため、疵候補が間引的に抽出される、いわゆる抽出抜けが生じるため、ロール周長と疵候補の間隔とが一致せず、実際にはロール疵が発生しているにもかかわらず、ロール疵乃至その周期性を検出できないという問題があった。
【０００４】
また、前記問題を解決する方法として、自己相関関数を利用した検出方法が知られている（例えば、特許文献１参照）。
自己相関関数は、信号処理分野、特に画像処理分野で広く活用されているものであり、自己相関関数の演算結果によって得られるピーク間の距離が周期信号成分の周期を表すことから、処理すべき信号系列に含まれる周期信号成分の周期を知らずとも、ノイズに埋もれた信号系列から周期信号成分のみを選択的に抽出することができるものである。
すなわち、自己相関関数を利用したロール疵の検出方法とは、まず、前記疵候補の長手方向のデータ系列に対し自己相関関数の演算処理をし、次に、この演算によって得られたピークを用いて当該データ系列に周期性があるのか否かを判断し、周期性があるのであれば、これをロール疵と判定する方法である。
したがって、この方法によれば、あらかじめロール疵の周期を確認することなく、また、前記した疵候補の抽出抜けが生じても、任意の周期のロール疵を検出することができる。
【０００５】
しかし、実際の鋼板などの圧延工程においては、疵起因ロールの違いや圧下率の違い、またはロールと被圧延材とのロールすべりにより、ロール疵の長手方向間隔は異なってくる。すなわち、一般にロール疵は周期性を有してはいるが、その発生周期は様々な要因で変動し得る。
また、前記したように鋼板の表面状態も様々であり、表面むら、肌荒れ等によるノイズが多く、周期的に発生する厄介なノイズもある。
このため、周期信号成分の抽出に有効な自己相関関数を利用しても、周期変動するロール疵は検出できず、また周期的に発生するノイズを誤ってロール疵と判定してしまうという問題があった。
【特許文献１】特開平２−７４８５２号（第２頁）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明が解決すべき課題は、多少の周期変動やノイズを含んでいても、高精度で判定することができる帯状体のロール疵検出方法およびその装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者は、上記課題を解決すべく、帯状体のロール疵検出方法およびその装置について数多くの理論検討および実験検討を行った結果、帯状体の表面を撮像し、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像の画像処理により抽出し、抽出した疵候補の座標から、本発明者が案出した長手座標関数を用いて信号波形を作成し、これの自己相関関数を演算し、その演算の結果から得られるピークを検出し、このピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定することにより、ロール疵の周期性を正確に捉えることができる原理を見出した。
【０００８】
まず、当該原理について、図１を用いて説明する。
図１（ｄ）は、抽出した疵候補をプロットしたものであり、右から３番目の位置で抽出抜け、右から５番目で周期変動が生じた場合を想定している。なお、この場合、ノイズ成分は考慮していない。
【０００９】
図１（ａ）は、疵候補の抽出抜けがあった場合においても自己相関関数を用いれば、疵候補の周期性を検出することができることを示した図であり、当該原理の前提となるものである。
図１（ａ）のＡ１は、抽出した疵候補の座標を用いて疵候補のある部分を１、疵候補のない部分を０として矩形表示したものであり、Ａ２、Ａ３は、Ａ１からそれぞれ位相を左にずらして表示したものである。
また、Ａ４は疵候補の数を、Ａ５はＡ１とＡ２の積の和を、Ａ６はＡ１とＡ３の積の和を表示したものであり、これらは自己相関関数の演算の結果得られるピークに対応し、ピーク間の距離は周期の長さを示している。
すなわち、これは疵候補の抽出抜けがあった場合においても自己相関関数を用いれば、疵候補の周期性を検出することができることを示している。
【００１０】
次に、図１（ｂ）は、疵候補の抽出抜けに加え、周期変動が生じた場合について、上記方法と同じ手法で信号波形を作成したものである。
この場合、検出したピークＢ５、Ｂ６のレベルは、図１（ａ）のＡ５やＡ６の値と比較すると低くなっており、設定した検出しきい値によっては、ピークを検出することができない。
このことは、ロール疵に周期変動が生じたときは、単に自己相関関数を利用しても、周期を示すピークのレベルが低いので、該周期性を確実に捉えることが難しいことを示している。
【００１１】
これらを踏まえ、本発明者は、上記課題を解決すべく、図１（ｃ）のＣ１に示す長手座標関数を用いた信号波形を案出した。
図１（ｃ）のＣ１は、図１（ａ）のＡ１や図１（ｂ）のＢ１で示した矩形に対して、想定される周期変動ΔＹの幅を持たせて作成したものである。
すなわち、図１（ｃ）のＣ１は、抽出した疵候補の座標を用いて疵候補のある部分を１、疵候補のない部分を０として矩形表示したものであるが、前記矩形の幅は想定される周期変動ΔＹの幅を持たせて作成している。
換言すれば、Ｃ１は、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ矩形波により表される信号波形である長手座標関数である。
また、Ｃ２、Ｃ３は、Ｃ１からそれぞれ位相を左にずらして表示したものである。
また、Ｃ４は疵候補の数を、Ｃ５はＣ１とＣ２の積の和を、Ｃ６はＣ１とＣ３の積の和を表示したものであり、これらは自己相関関数の演算の結果得られるピークに対応し、ピーク間の距離は周期の長さを示している。
そして、このときのピークの値は、図１（ｂ）と比較すると高いレベルを示し、また、周期変動を生じなかった図１（ａ）のピーク値と同レベルに達していることを確認することができる。
すなわち、これは、疵候補の抽出抜けや周期変動が生じたとしても、抽出された疵候補の座標から前記特徴を有する信号波形を作成し、この信号波形の自己相関関数を演算し、この演算の結果から得られるピークを検出し、当該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定すれば、ロール疵の周期性を正確に検出することができることを意味する。
【００１２】
以上が当該原理の説明であるが、圧延ラインを移動する鋼板表面には、表面むら、肌荒れ等によるノイズが多い場合あり、また周期的に発生する厄介なノイズもあり、これらのノイズが検出精度を下げる方向に作用するのは周知のとおりである。
【００１３】
そこで、本発明者は、上記課題を解決すべく、帯状体のロール疵検出方法およびその装置について数多くの理論検討および実験検討を行った結果、転写により生じる疵同士には高い類似性があることを見出した。
すなわち、ロール疵は、圧延ロールの表面に欠けや凹みが生じたり、異物が付着したりして、これが被圧延材に転写されて生じる疵であり、該圧延ロールが回転するごとに、被圧延材の長手方向にロール周長に対応した周期で発生し続ける疵であるため、ロール疵同士は、形状、輝度、面積などにおいて高い類似性を有する。
同様に、圧延ロールに付着した油や水滴等が被圧延材に転写されて生じる無害疵同士も、形状、輝度、面積などにおいて高い類似性を有する。
そこで、本発明者は、これらの類似性を利用することにより、あらかじめ当該ノイズを除去すれば、前記方法によりロール疵の周期性を正確に検出することができることを知見した。
また、ノイズが少ない場合には、あらかじめ当該ノイズを除去することなく、前記方法によりロール疵の周期性を正確に検出することができることを知見した。
【００１４】
上記の知見に基づき、本発明者は  多少の周期変動やノイズを含んでいても、高精度で判定することができる帯状体のロール疵検出方法およびその装置に想到した。その要旨とするところは以下のとおりである。
【００１５】
（１）移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する帯状体のロール疵検出方法において、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像より抽出し、抽出した疵候補の座標から、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ信号波形を作成し、該信号波形の自己相関関数を演算し、その演算の結果から得られるピークを検出し、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定することにより、ロール疵を検出することを特徴とする帯状体のロール疵検出方法。
【００１６】
（２）移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する帯状体のロール疵検出方法において、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像より抽出し、抽出した疵候補からノイズを除去して疵候補を選別し、選別した疵候補の座標から、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ信号波形を作成し、該信号波形の自己相関関数を演算し、その演算の結果から得られるピークを検出し、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定することにより、ロール疵を検出することを特徴とする帯状体のロール疵検出方法。
【００１７】
（３）前記疵候補の選別に、特徴量を用いた識別法を使用することを特徴とする（２）に記載の帯状体のロール疵検出方法。
【００１８】
（４）前記疵候補の選別に、画像を用いたパターンマッチング法を使用することを特徴とする（２）に記載の帯状体のロール疵検出方法。
【００１９】
（５）前記疵候補の選別に、特徴量を用いた識別法と画像を用いたパターンマッチング法の双方を使用することを特徴とする（２）に記載の帯状体のロール疵検出方法。
【００２０】
（６）前記ピーク検出が、高さが予め設定した閾値を超え、かつ、想定周期のうち、最小周期となるピークを選択することを特徴とする（１）〜（５）のいずれか１つに記載の帯状体のロール疵検出方法。
【００２１】
（７）前記信号波形の作成から該信号波形の周期性の有無判定までの一連の処理が、帯状体の板幅方向に複数に分割した処理領域毎に処理されることを特徴とする（１）〜（６）のいずれか１つに記載の帯状体のロール疵検出方法。
【００２２】
（８）前記複数の処理領域が、帯状体の板幅方向にラップ代を持って分割することを特徴とする（７）に記載の帯状体のロール疵検出方法。
【００２３】
（９）移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する自己相関関数を利用した帯状体のロール疵検出方法で、自己相関関数の入力信号として使用する信号波形の作成方法において、撮像画像より抽出した疵候補の座標を用いて疵候補のある部分を高さ１、疵候補のない部分を高さ０の矩形波で作成し、前記矩形の幅を想定されるロール疵の周期変動幅に設定することを特徴とする信号波形の作成方法。
【００２４】
（１０）移動する帯状体の表面を撮像し、撮像画像を画像処理してロール疵を検出する帯状体のロール疵検出装置において、帯状体の表面を撮像する撮像装置と、帯状体の長手方向に間隔をおいて現れる複数の疵候補を撮像画像より抽出する手段と、抽出した疵候補の座標から、疵候補の数と長手方向間隔の情報を有し、かつ想定されるロール疵の周期変動幅を持つ信号波形を作成する手段と、該信号波形の自己相関関数を演算する手段と、その演算の結果から得られるピークを検出する手段と、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定する手段を有する画像処理装置とから構成されることを特徴とする帯状体のロール疵検出装置。
【発明の効果】
【００２５】
本発明によれば、ロールすべりや圧延後の板厚変動等による多少のロール疵の周期変動があっても、周期性を正しく検出でき、表面疵検査の信頼性を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
以下、図２〜図６を参照して、本発明を実施するための最良の形態を説明する。図２は表面疵検査装置の概略図、図３は上記装置の主要部のブロック図、図４は本発明における画像処理の１形態を示すフローチャート、図５は疵候補の抽出工程を示す図、図６は抽出した疵候補をプロットしたマップ図である。
以下、帯状体が帯状鋼板である場合について説明する。
【００２７】
通板方向に移動する帯状鋼板１の表面を撮像装置４で撮影する。
撮像装置４としては、画像をフレーム単位で読み取るエリアカメラ（センサー）方式や、画像をライン単位で読み取るラインカメラ（センサー）方式があり、双方とも使用することができるが、帯状鋼板１の移動速度が速く、画像処理の高速化が要求される場合には、ラインスキャンカメラ等のラインカメラ（センサー）方式が望ましい。
また、撮像画像としては、白黒濃淡画像やカラー画像があり、双方とも使用することができる。
以下、白黒濃淡画像を出力するラインカメラを使用した場合について説明する。
撮像装置４は、帯状鋼板１の板幅方向（Ｘ方向）の濃淡画像を撮像し、白黒２５６階調の情報量を出力する。
撮像画像は、画像処理装置９であるコンピュータにデータ入出力制御装置１２を介して主記憶装置１１に転送される。
データ入出力制御装置１２は、撮像装置４が長手方向（Ｙ方向）に移動する帯状鋼板１の表面を隙間なく撮像することができるように、撮像装置４に対して圧延速度と同期させた制御タイミングを出力する。
撮像装置４は、データ入出力制御装置１２から出力される制御タイミングで、撮像と撮像画像の転送を繰り返す。
【００２８】
画像処理プログラムは、ハードディスクなどの補助記憶装置に保存されている。
画像処理に必要な閾値などの設定項目は、キーボードなどの入力装置５から入力され、補助記憶装置８に保存される。
画像処理された撮像画像のデータは補助記憶装置８に保存され、またグラフィックスボード６を介して表示装置７に出力される。
表示装置７は、鋼板面の画像と共に有害／無害などの判定、周期性の判定結果を表示する。
上記画像処理について、図４のフローチャートに従って説明する。
【００２９】
ステップＳ１１
撮像装置４によって撮像された白黒濃淡画像は、横軸を板幅方向（Ｘ方向）、縦軸を輝度として表すと図５のようになる。
設定した輝度閾値ＴＨ以上の場合、または設定した輝度閾値ＴＬ以下の場合に、これに対応する所定の領域を疵候補として抽出し、これのＸ座標およびＹ座標を疵候補座標メモリに格納する。
なお、白黒濃淡画像の平均輝度を算出し、これを基準にして上記閾値ＴＨおよびＴＬを設定してもよい。
【００３０】
疵候補座標メモリに格納した座標を用いて疵候補をプロットしたマップ図を図６（ａ）に示す。これは、幅８００ｍｍの鋼板表面を長手方向に約５０ｍにわたり撮像し、前記撮像画像から抽出した疵候補をプロットしたものである。
マップ図左上部の２箇所で確認される疵候補１と２は、非周期性のノイズである。長手方向（Ｙ方向）に周期性がなく、しかも双方の板幅方向（Ｘ方向）の位置が異なることからも、周期疵でないことを判別することができる。
一方、マップ図最上部に位置する疵候補３、４および５は周期疵であり、疵候補４と５の間で疵候補の抽出抜けが生じている様子を確認することができる。
また、前記周期疵の右側には、長手方向に２列ないし３列にわたって疵候補が並んでおり、この処理段階では周期疵なのかノイズなのかを判別することができないが、後の処理によりいずれも製品の品質に影響を与えない油、水滴等のノイズであることを確認している。
【００３１】
ステップＳ１２
抽出した疵候補の座標から長手座標関数を用いて信号波形を作成する。すなわち、図１（ｃ）に示した方法で、抽出した疵候補の座標を用いて疵候補のある部分を１、疵候補のない部分を０として矩形表示し、前記矩形の幅は想定される周期変動ΔＹの幅を持たせて作成する。なお、矩形波を用いたが、三角波や台形波で表してもよい。
【００３２】
この場合、図６（ａ）に示したような明らかなノイズを含む疵候補について処理する場合、疵候補の座標を全部用いて信号波形を作成し、自己相関関数の演算をしても、周期性を検出することが困難であるし、処理効率も悪い。
そこで、図６（ａ）に示す長手方向に長い処理領域１３を選択し、当該処理領域１３に含まれる疵候補の座標を用いて信号波形を作成する。
処理領域１３の選択にあたっては、周期疵同士は、同じあるいは近傍のＸ座標を持つという性質、およびほぼ等間隔のＹ座標を持つという性質を利用して、画像処理装置９が自動的に選択してもよいし、表示装置７に表示される図６（ａ）のマップ図を参照しながら検査装置のオペレータが選択してもよい。
また、前記のような絞込みを行わず、あらかじめ疵候補が含まれる座標軸を帯状体の板幅方向に複数に分割しておいて、当該分割した処理領域１３毎に前記処理を行ってもよい。
なお、この場合、分割された処理領域１３の境界近くに疵候補があると周期性を検出できないことがあるので、前記複数の処理領域１３の選択にあっては、図６（ｂ）に示すように、帯状体の板幅方向にラップ代を持って分割するのが有効である。
【００３３】
ステップＳ１３
分割した処理領域１３毎に作成した信号波形について、該信号波形の自己相関関数を演算し、その演算の結果から得られるピークを検出し、該ピークに基づき該信号波形の周期性の有無を判定する。
ピーク検出は、高さがあらかじめ設定した閾値を超え、かつ想定周期のうち、最小周期となるピークを選択する。
周期性が検出された場合は、検査装置のオペレータにアラームを出す。
検出されない場合は、ステップＳ１２における別の処理領域１３について当該処理を行い、すべての処理領域の検査が終了するまで、ステップＳ１２および１３の処理を繰り返す。
【００３４】
次に、本発明における画像処理の他の形態について、図７に示すフローチャートに従って説明する。
ステップＳ２１
ステップＳ２１は、ステップＳ１１と同じであるので、その説明は省略する。
【００３５】
ステップＳ２２
本工程においては、ロール疵同士（グループ）または圧延ロールに付着した油や水滴等が被圧延材に転写されて生じる無害疵同士（グループ）は、それぞれのグループ内で形状、輝度、面積などにおいて高い類似性を有することから、この性質を利用して、抽出した疵候補の中から無害疵などのノイズを除去する処理を行う。
【００３６】
ノイズを除去するための識別方法としては、特徴量を用いた識別法、画像を用いたパターンマッチング識別法またはこれらを双方利用した識別法がある。
【００３７】
特徴量を用いた識別法とは、抽出した疵候補の位置、形状、輝度などの特徴量を計測し、計測した特徴量を基準値と比較することにより、当該疵候補がロール疵グループに属するのか、無害疵グループに属するのかを識別する方法である。
計測する特徴量としては、疵候補の位置、外接する長方形の幅、長さ、長さと幅の比、疵候補の面積、周囲長、輝度などから選択される１又は２以上の組み合わせである。
基準値は、補助記憶装置８に格納されている実操業で得られたデータを用いてもよいし、検査装置のオペレータが表示装置７に表示される疵候補の画像の中から明らかなロール疵または明らかなノイズをサンプルとして選択し、当該選択したサンプルから計測した特徴量を基準値として用いてもよい。
【００３８】
画像を用いたパターンマッチング識別法とは、あらかじめ選択された基準画像（テンプレート）と検査画像とを画素単位で濃淡比較し、その相関の程度によって基準画像に類似しているか否かを判別する識別法であり、相関度を表す評価尺度としては、Ｌ１ノルムや正規化相関係数がある。
評価尺度としてＬ１ノルムを用いた場合、残差逐次検定法という計算打切り手法により、計算時間の短縮化を図ることができるが、基準画像と検査画像の明るさが異なる場合、肉眼では類似した画像であっても、相関値を低く判定することがある。 
一方、評価尺度として正規化相関係数を用いた場合、基準画像と検査画像との明るさの違いによる影響を受けないという特長がある反面、処理時間が掛かるという特長がある。
基準画像（テンプレート）は、補助記憶装置８に格納されている実操業で得られた基準画像を用いてもよいが、検査装置のオペレータが表示装置７に表示される疵候補の画像の中から明らかなロール疵または明らかなノイズを基準画像（テンプレート）として選択したほうが望ましい。
図８は、画像を用いたパターンマッチング識別法の１実施例を示す図である。この例では、検査装置のオペレータが、表示装置７に表示された疵候補の画像の中から明らかなロール疵として（ａ）を基準画像（テンプレート）として選択し、（ｂ）〜（ｈ）の７つの検査画像の中から（ｂ）、（ｄ）、（ｆ）および（ｇ）の４つの画像が該基準画像（ａ）とマッチしている（相関が高い）と判定したものである。
【００３９】
ステップＳ２３〜２４
ステップＳ２３〜２４は、ステップＳ１２〜１３と同じであるので、その説明は省略する。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明に係るロール疵検出方法の原理を示す図である。
【図２】表面疵検査装置の概略図である。
【図３】表面疵検査装置の主要部のブロック図である。
【図４】本発明における画像処理の１形態を示すフローチャートである。
【図５】疵候補の抽出工程を示す図である。
【図６】抽出した疵候補をプロットしたマップ図である。
【図７】本発明における画像処理の他の形態を示すフローチャートである。
【図８】画像を用いたパターンマッチング識別法の１実施例を示す図である。
【符号の説明】
【００４１】
１  帯状鋼板
２  搬送ローラ
３  パルスジェネレータ
４  撮像装置
５  入力装置
６  グラフィックボード
７  表示装置
８  補助記憶装置
９  画像処理装置
１０  ＣＰＵ
１１  主記憶装置
１２  データ入出力制御装置
１３  処理領域
【図１】
2005265639.tif 000003
【図２】
2005265639.tif 000004
【図３】
2005265639.tif 000005
【図４】
2005265639.tif 000006
【図５】
2005265639.tif 000007
【図６】
2005265639.tif 000008
【図７】
2005265639.tif 000009
【図８】
2005265639.tif 000010